Reseñas y detalles del producto de IBM StreamSets

Enumeradas están las cosas que más me gustaron de Streamset -

a. Presencia de conectores integrados (versión in-preise) que pueden ser útiles para usarlo en casi todos los sistemas de origen/destino.

b. La interfaz gráfica es amigable para el usuario y ciertamente ha ayudado a mi equipo de plataforma a crear la canalización de datos en streaming más rápido (anteriormente estábamos usando pyspark).

c. Junto con la herramienta, el equipo de soporte de Streamset también es excelente.

d. La disponibilidad de la academia de Streamsets a través de la cual podemos capacitar fácilmente a nuestros recursos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay un menor número de conectores disponibles en la versión en la nube de Streamsets. La incapacidad para soportar la entrega de datos "exactamente una vez" crea limitaciones en algunos casos de uso. Aunque hemos gestionado esto a través de soluciones alternativas, tener esta capacidad en Streamsets ciertamente ayudaría. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario de la herramienta es muy fácil de entender incluso para un principiante. Tiene la función de canalización gráfica para convertir datos de origen y agregar algunos pasos de procesamiento sobre ellos y luego enviarlos al sistema de destino. Parece simple de implementar desde una imagen de Docker en tu entorno. Abrir la herramienta en tu Chrome o cualquier navegador web es menos pesado en términos de uso de RAM y los tiempos de inicio y cierre de sesión son rápidos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Todavía parece un poco inmaduro en términos de soporte para más proveedores de terceros como SAP, Salesforce, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amo la interfaz de usuario de StreamSets y su interfaz. Los componentes en StreamSets son muy útiles y muy fáciles de usar. Puedes implementar fácilmente una canalización utilizando el origen deseado de la lista de varios orígenes. Puedes usarlo a diario para la revisión de tu canalización. El soporte al cliente por parte de StreamSets es muy apreciado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada malo que decir al respecto. Solo que a veces el campo de vista previa carece de previsualizar los datos de alta intensidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

StreamSets hace que diseñar y gestionar canalizaciones de datos sea muy fácil. Su versatilidad y amplia gama de conectores simplifican el proceso de manejo de diferentes fuentes de datos. Es como tener un operador eficiente para el flujo de tus datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si bien StreamSets ofrece muchos beneficios, algunos usuarios encuentran que su curva de aprendizaje es un poco pronunciada al principio. Además, la complejidad de ciertas configuraciones podría ser abrumadora para los principiantes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The tool has userfriendly interface, which has simplified the process of designing data pipelines. The number of connectors has made it easy for me to integrate various data sources. Also an additional thing is that it can handle both stream and batch data. In the organisation, the client has migrated to StreamSets and it is used almost 80% of the time. The team is quite accessible in case of any defects raised and is very co-orperative. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Down sides of using SteamSets might be the cost, for some scenarios the solution might be costlier than the competition, For Large scale data there have been reports of performance issues. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Streamsets is a good and lightweight integration tool with good ease of integration. It's fast and reliable. It has a decent library of connectors which are easy to use. I have been using streamsets for a year now and recently switched to data bricks. Customer support turnaround is decent. Ease of implementation is not that good as the learning curve is high without a good resource to study from Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

lack of documentation and community support Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es muy fácil construir canalizaciones. Simplemente arrastrar y soltar componentes y la codificación se puede hacer dentro de los componentes. Podemos usar una amplia gama de tecnologías e idiomas para realizar nuestra transformación de datos. También podemos conectarnos a diferentes bases de datos. Además, modificar las canalizaciones y desplegarlas es muy fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Probablemente, si hacemos un cambio en cualquier componente jar en el evaluador de spark o añadimos algún componente a los archivos en StreamSets, necesitamos reiniciar el servidor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He tenido una experiencia muy positiva en general con Streamsets. Streamsets es una herramienta que nuestra organización utiliza para migrar sus datos locales a la nube, es una herramienta potente que puede ayudarnos en nuestro viaje de migración a la nube al conectarse con numerosas herramientas, como Hadoop y Teradata, con facilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora he observado que la depuración se vuelve difícil al utilizar un conjunto de datos grande porque la canalización falla sin generar un error específico. No puede establecer conexiones paralelas con Teradata para acelerar la ejecución de la canalización. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Streamsets tiene funciones para construir, verificar, observar y cambiar la canalización de datos que están proporcionando datos momentáneamente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

StreamSets puede manejar muchas fuentes y destinos de datos, pero tiene algunas dificultades con algunos sistemas propietarios sofisticados. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me encanta usar streamsets porque ayuda a mover datos y realizar las transformaciones necesarias a los datos utilizando procesadores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora no he enfrentado ningún problema con esto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.